大数据在高速公路运营管理中的应用
2021年1月大数据在高速公路运营管理中的应用
陈峰
（河北省道路交通智能控制与管理技术创新中心，河北石家庄050000）
【摘要】随着经济建设的高速发展和“交通强国”战略的不断深入，高速公路在日常的运营过程中，产生了海量的异构数据，本文阐述了如何综合运用大数据、云计算等新一代信息技术，深度分析与挖掘高速公路运营收费数据，实现对联网收费业务管理的自动化与智能化，满足高速公路收费运营管理和收费趋势预监测等的需要，为高速公路运营管理提供参考，为收费管理工作提供支撑，提高高速公路运营管理的信息化水平。如何管理团队
【关键词】大数据；高速公路；交通安全；收费趋势预测；收费稽查
【中图分类号】U495【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2021）01-0170-03
0引言
随着经济建设的高速发展和“交通强国”战略的不断深
入，国家不断加大交通基础设施建设的力度，高速公路路网日
益密集，为公众出行提供很大便利。对于高速公路行业而言，
其在以往的发展过程中大多是作为保障城市内或城市间的基
础设施单位，起到保障性的作用，没有对自身的经济效益和经
营管理之间的关系进行很好的联通，从而使高速公路行业的
发展遇到瓶颈。同时，高速公路在日常的运营过程中，产生了
海量的、异构的数据，这些数据还在快速增长。数据是一种宝
贵的资源，如何利用先进的大数据技术分析已有海量数据，挖
掘现有高速公路交通数据的价值，解决高速公路运营管理中
存在的问题，并预测道路运行趋势，为提高管理决策能力提供
有效的数据支撑，使高速公路管理更加智能化、科学化，是现
代交通管理发展的必然趋势。
本文阐述了利用大数据相关技术及数据分析挖掘工具，建立数据应用模型，为高速公路运营单位的运营管理、决策支持、流程优化以及风险管控等提供数据支撑和数据服务。1大数据架构设计（见图1）
1.1数据来源和种类
大数据的数据来源包括但不限于图像/视频监控、收费管理数据、通信数据、交通管制数据、路政管理数据、养护施工作业数据、公众出行服务和运营数据、气象数据、百度、高德、腾讯地图等第三方运营公司的数据等，为大数据应用平台提供数据支撑。
由于数据种类多样化，需针对不同的数据种类建立不同的存储模型，分别进行数据管理与分析，达到数据利用的最大化。同时对于不同数据格式之间的数据转换，以及敏感数据的安全措施必须建立相应的处理机制。从数据格式来说，可划分为结构化、半结构化、非结构化数据种类；从数据提供方看，主要是收费管理数据、指调数据、施工养护数据等，以及外部接入的通信数据、交管数据等。
1.2数据的获取方式
数据提供方提供的CSV数据文件是离线文件，这类文件可以通过开发通用的导入程序直接导入汇聚队列。对于历史交易收费数据，这类数据一般都存放在关系型数据库中，考虑到存量收费数据的量可能比较大，可采用批量数据采集。对于不具备实时采集条件的数据，可以考虑定期批量导入到离线数据
仓库，通过离线计算一些数据指标，支撑管理需求。对于具备实时采集条件的数据，通过Flume的方式进行实时的数据采集。
1.3建立大数据中台
为了更好地对数据进行标准化管理，采用分层数据模型
。
图1大数据架构设计
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考在编教师的条件2021年1月
数据共分五层：数据贴源层ODS、企业级数据仓库层EDW、数据明细层DWB、数据汇总层DWS、数据应用层ADS（ADS为支持数据高效应用会采取多种技术融合）。
怎么申请办理公司ODS（Operational Data Store）层体现了数据仓库四大特性中的集成性。它可以把不同来源、不同格式、不同特点的数据进行入库落地，为后面面向主题的数据集市层提供多元数据基础，同时能够屏蔽对业务系统的干扰。它是源业务系统数据源的直接拷贝，由ETL过程对数据源进行直接抽取，在格式和数据定义上不作任何改变。DWB（Data Warehouse Detail）层，即传统意义上的EDW层，存储的是按照主题组织起来的客观数据。DWS（Data Warehouse Service）是基于DWD的汇总结果层，采用星型模式。ADS（Application Data Service）的定位有两种：面向主题、面向应用需求。DIM层是数据仓库数据中，各层公用的维度数据，比如车辆、收费站等。
存储区域设置整体上存储区域分为三个区，分别是实时数据存储区域、离线数据存储区域、业务应用
定制化存储区域。实时数据存储区域采用Kafa存储实时数据，离线数据存储区域采用Hive存储数据，应用存储区域依据数据访问需求的不同可以选择不同的存储组件。比如大屏这种高频次查询的应用，可以选择HBase存储相关数据。
基础平台提供一站式大数据解决能力和一站式数据分析能力。平台系统支持PaaS层能力，承载用户创建、修改、删除计算与存储资源，创建、发布与回收业务应用等平台管理功能以及数据管理、数据质量等数据管控功能；平台系统支持DaaS层能力，即支持数据采集、存储（数据湖）、计算以及展现四部分能力；平台系统支持SaaS层能力，支持数据的分发、共享、探索，以及协作等功能。
1.4数据应用与服务
实现企业智能运营及精细化管理。通过对门架交易信息、收费站出入口交易数据的分析，高速运营单位可以更好地掌握车流量的具体信息，通过大数据分析方法对运营相关数据进行精准分析，比如通行车辆车型分步规律、车型占比分析、收费占比分析。并将分析结果在实际中得到应用，比如根据收费站车流量信息，收费站可以更合理地进行收费人员配备；根据车辆行驶时间区间规律，有针对性地在服务区提供服务等。也可以将分析结果推送给第三方公司提供服务，比如通过固定车辆（物流车辆、客运班车）的规律趋势分析行驶高速的时间，上下道口分布情况，针对性地为物流公司，客运公司提供服务。数据分析对外提供服务的方式可以多样化，比如接口、数据、文件、图表等。
1.5数据访问与增值服务
数据访问与增值服务主要为交通主管部门、公安、气象、旅游、社会公众以及业务人员，分别建立内部数据门户、外部协同数据门户和数据管理门户，便于为不同用户提供访问数据的渠道，并可将已整合后的统计和分析数据借助监控大屏、移动APP、、小程序等媒介，向各级管理人员和社会公众提供数据的分发和综合展现功能。同时，可为企业提供精准的交通数据，便于企业更好地为用户提供服务。
2大数据应用
数据信息汇聚形成数据资产，满足高速公路管理单位的运营管理，也可对外以接口方式提供服务产生价值。2.1大数据在路段监控管理中的应用
（1）根据车流量规律，合理配置收费值班人员，当车流量不大时，可减少收费人员的配置人数，让收费现场的配置与人数一致，当车流量增大时，及时增加收费车道数量。
（2）高速公路的道路渠化是封闭式的，利用ETC门架数据，可以检测断面流量、平均车速，可以对路段的交通组织进行主动管控，再根据历史数据可提前做出相应的处置预案。建立数学模型进行交通仿真，可预知、可控、出现问题可管的有效的管理体系。
2.2大数据在交通安全中的应用
对ETC门架数据进行分析，得到车流量、路面状况等信息和车辆上高速行驶信息与高速公路事故发生时间、地点各数据之间的相关性，通过大数据分析哪些地点容易发生交通事故，提前通过交通广播或者新媒体方式通知司乘人员注意行车安全，避免发生交通事故。
通过对接高速公路运营单位的高速视频设备，分析检测区域，实现非法停车检测、行人检测、车辆拥挤、车辆逆行、车流量检测、周界入侵检测等功能，提高高速公路行驶的安全性。
2.3大数据在收费趋势预测中的应用
由于拆除省界收费站后的数据支持（收费站入出口数据、门架计费数据、路网关系数据等），可以实现对本省路网中绝大多数车辆的实际通行路径进行精确还原。这些数据具有较高的准确性和实时性，因此，既可以用于短时交通流量预测，也可以用于长期交通流量预测。
考虑到流量是影响收费最直接的因素，如果能够对路段下一年度的流量进行预测，结合收费额计算公式，理论上可以计算出路段下一年度的收费额。
基于以上分析，本方案提出了基于交通流量预测实现年度收费额精准预测的方法。总体实现步骤如下：
（1）构建路段的流量预测模型；
（2）使用模型预测路段的流量；
今年清明节是几月几日2022
（3）使用计算公式将流量换算为收费额。
2.4大数据在收费稽核中的应用
对于各个收费站来说，每辆车进出高速都有视频和文档资料，数据量巨大、应用价值也最高，很多数据分析都以收费数据为基础。通过对收费数据进行快速汇总，可对全省收费信息有一个直观的掌握。同时可以通过大数据分析，根据需求扩展业务，比如通过对收费数据逐条分析，只要符合偷逃费特征的车辆都可以进行标记，并且可以通过系统通知收费站和相关部门，建立一套收费稽查平台。
通过建立稽查模型，对大车小标行为进行分析，主要包括一些车辆在办理ETC时提供的车型比真实车型低，而这些车
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感知分析领域体现“可解释”的优势。目前，已纳入全量900万用户的73个大数据标签、32个家宽探测特征和9个无线网络特征建立原子网络，并以“监督+自动生成”方式产生29个原因概念和50余个基础概念，并在天津的服务满意度预测中提高查准率3pp ，为预测结果提供明确的解释理由，为运营人员提供有力支撑。未来，系统将在半自动化图谱结构生成、联合区块链+联邦学习的通用知识图谱平台建设、大规模海量图数据分布式存储及容灾方案的研究、图谱跨领域迁移、图谱安全管理等方面不断优化提升。
参考文献
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亩 平方米cfp/servlet/event.showcfp?eventid=90510.
收稿日期:2020-12-10
作者简介：赵东明
（1984—），男，汉族，河北廊坊人，高级工程师，博士研究生，研究方向为知识图谱、计算机视觉算法与应用。
徐晨兴（1986—），男，汉族，安徽阜阳人，学士学位，研究方向为自然语言理解、知识图谱、联邦学习。
辆在行驶高速公路通过ETC 专道交费时便产生了偷逃费行为。建立稽查模型，对人工收费降低车型行为进行分析，主要包括有些车辆（客车、货车）在办理ETC 卡时记录的车型为正确车型，但是这些车辆下高速时不走ETC 专道而是走混合车道人工收费，按照低的车型（相对于真实车型）去缴纳通行费。建立稽查模型，对车辆有入口无出口数据、入口重复领卡、一车多标签、倒换通行卡、恶意U/J 形行驶、拖挂车甩挂、利用优免政策等逃费行为进行分析。
2.5大数据在科学养护方面的应用
通过对路段车流量分析，可以获取路段通过的车辆车型
信息，并且根据收费数据库中查询的车辆信息，获取车辆的超限超载信息。根据车辆行驶速度，判断道路的通行能力，从侧面判断道路路面质量，以量化的指标指导路面养护施工，对路段的交通事故按时间点、事故类型等不同维度进行分析，也能从侧面评价道路路面的质量，各路段上传路面结构方面和技术标准方面的数据，制定全寿命周期的路面、桥梁、隧道灯的养护周期计划。
建设ETC 门架及车道控制器运行监测平台，实现高速公路运营单位所有ETC 门架、收费车道实时监测全覆盖，包括设备状态、运行环境、软件系统等各类数据，满足向部路网中心上报的要求。
整合高速公路具备设备监测功能的各个应用系统，实现高速公路监控设备和隧道机电设备在线状态监测、设备故障预警和各类统计分析，消除各类应用系统的信息孤岛，统一设备监测上传接口及标准。
2.6大数据公众出行方面应用
对特种车辆（物流车辆）提供精准服务，将路况信息、流量
信息、气象信息以为媒介向公众提供服务。建立车
主会员制，采用积分制，可在旅游、服务区消费享受优惠政策，同时也吸引了车流，实现双赢机制。通过采集出行者的出行体验，向精准客户进行推送，共享出行服务。
在服务区进出口安装上视频车辆识别系统，可以准确掌握每辆车在服务区的停留时间，也可以对服务区的车流量进行统计。管理单位可以根据车流量基本信息掌握服务区运行状况，为服务区管理、运营决策提供数据依据。
3结束语
在当前时代背景下，大数据在高速公路运营管理中的应
用已经愈发重要。实现高速公路运营单位各类数据资源的归集、整理和存储，并利用大数据相关技术及数据分析挖掘工具，建立数据应用模型，为高速公路运营单位的运营管理、决策支持、流程优化以及风险管控等提供数据支撑和数据服务，有效挖掘数据价值，实现交通数据资源的“共享、共用、共赢”。
参考文献
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作者简介：陈峰
（1983—），男，汉族，河北故城人，高级工程师，本科，研究方向为智能交通。
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